Ученые Томского политехнического университета нашли способ дёшево отслеживать загрязнение воздуха

1 минута
Томские исследователи предложили использовать пересадку лесного мха на деревья для точной оценки выбросов угольных предприятий
Ученые Томского политехнического университета нашли способ дёшево отслеживать загрязнение воздуха

Томские ученые разработали простой и эффективный метод мониторинга загрязнения воздуха тяжелыми металлами. Специалисты Томского политехнического университета доказали, что пересадка обычного лесного мха на кору деревьев позволяет точно оценить уровень промышленных выбросов, сообщает пресс-служба учебного заведения. Исследования проводились при поддержке гранта РНФ.

Метод основан на способности мхов впитывать вещества из атмосферы. Ученые выбрали широко распространенный эпифитный мох, собрали его в экологически чистых районах Томской области и закрепили на специальных планшетах из ткани. Эти «датчики» разместили на деревьях в 33 точках возле угольных предприятий в одном из городов Кузбасса, а для сравнения - в удаленном лесном массиве.

«Мы создали простой и недорогой способ пересадки мхов, растущих на коре. Они не контактируют с почвой, что исключает влияние грунтовых загрязнений и дает объективную картину по воздуху», - пояснила доцент отделения ядерно-топливного цикла ТПУ Наталья Рогова.

Через четыре месяца образцы собрали и проанализировали, определив содержание около 40 элементов, включая свинец, кадмий, мышьяк и уран. Результаты, опубликованные в журнале Water, Air, & Soil Pollution, показали, что общий уровень экологического риска в городе можно считать умеренным.

Однако в воздухе рядом с угольными предприятиями обнаружилась высокая концентрация токсичных металлов. Это указывает на необходимость санитарно-профилактических мер по снижению выбросов.

Разработанная технология не требует сложного оборудования и сохраняет точность даже в осенне-зимний период. Метод может быть адаптирован для экологического мониторинга в других промышленных регионах Сибири.

Фото: ТПУ

 

👍 0
👎 0
☺️ 0
😲 0
😔 0
😡 0